Учёные из НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» МГУ имени М.В. Ломоносова совместно с исследователями Ульяновского государственного технического университета создали инновационные алгоритмы машинного обучения. Эти инструменты предназначены для глубокого анализа отзывов пациентов о клиниках и врачах.
Новый подход к оценке качества медицины
Цифровая эра меняет методы изучения мнений пациентов: традиционные опросы дополняются автоматизированным анализом онлайн-активности. Отзывы на платформах и в соцсетях превратились в ценный ресурс для понимания реальной оценки медицинской помощи. Этот подход фиксирует больше мнений, включая эмоциональные и критические, часто упускаемые в формальных анкетах.
Масштабное исследование отзывов пациентов
Команда собрала и обработала гигантский массив данных — порядка 60 тысяч отзывов с популярных ресурсов prodoctorov.ru и infodoctor.ru. Исследование охватило отзывы из Москвы, Санкт-Петербурга и других российских городов-миллионников, оставленные в период с 2012 по 2023 год.
GRU-сети: лидер в анализе мнений
Для обработки такого объёма информации были испытаны различные архитектуры нейронных сетей, включая LSTM, CNN и GRU. Наивысшую эффективность продемонстрировала рекуррентная сеть GRU, достигнув впечатляющей точности классификации свыше 92%. Учёные успешно интегрировали машинное обучение с лингвистическими методами, такими как распознавание именованных сущностей, что значительно повысило точность определения тональности и тематики откликов.
Точные выводы для улучшения здравоохранения
Разработанная система не только чётко разделяет отзывы на позитивные и негативные, но и точно определяет их адресата: конкретного врача или клинику в целом. Такая детализация открывает блестящие перспективы для анализа качества медуслуг: выявление региональных проблем в лечении, диагностике или организации работы, понимание нюансов взаимодействия "врач-пациент" и оперативное реагирование на замечания.
Перспективы технологии
Сегодня онлайн-отзывы признаны ключевым источником для оценки качества медпомощи. Анализ мнений с помощью искусственного интеллекта позволяет не только находить проблемные зоны в здравоохранении, но и формировать более точную социальную политику. В рамках НОШ «Мозг» активно развиваются такие альтернативные методы, дающие прямой и неискажённый доступ к голосу пациентов.
Авторы подчёркивают, что подобные аналитические системы имеют огромный потенциал не только в медицине, но и в других сферах, где важен оперативный учёт мнения людей. Для здравоохранения это особенно ценно: понимание ожиданий и реального опыта пациентов ведёт к улучшению качества услуг и росту доверия к медицинским учреждениям.
Источник информации: факультет ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова
Источник фото: ru.123rf.com
Источник: scientificrussia.ru